Les 4 meilleures certifications Apache Spark en 2024

Le Big Data est un domaine en pleine expansion, avec des outils et des technologies innovants qui le rendent chaque jour plus prometteur. L'un de ces outils, Apache Spark, rend le traitement des données et les requêtes plus rapides et plus efficaces. 

La demande pour Apache Spark devrait croître de 33 % par an d'ici à 2030. Cette demande croissante pousse les professionnels des données à rechercher des certifications Spark et à se démarquer sur le marché du travail. La certification valide non seulement vos compétences en matière de Spark, mais vous ouvre également les portes de salaires plus élevés et de nouvelles opportunités de carrière. 

Cet article vous guidera à travers certaines des meilleures certifications Spark pour les professionnels des données à tous les niveaux. Nous vous fournirons également des conseils et des ressources qui vous aideront à réussir ces examens de certification.

Qu'est-ce que Spark ?

Les données d'apprentissage de votre modèle sont-elles plus importantes que ce que votre machine peut gérer ? Ou bien avez-vous exécuté des requêtes SQL qui prennent toute la nuit ? Apache Spark est la solution à ces scénarios.

Apache Spark est un moteur de calcul distribué open-source permettant de traiter des ensembles de données à grande échelle. Mais qu'entend-on par "informatique distribuée" ? Spark exécute des ensembles de données volumineux sur plusieurs nœuds d'un cluster. Ces nœuds exécutent simultanément différentes tâches de traitement des données et combinent les résultats. 

Examinons quelques-unes des principales fonctionnalités d'Apache Spark.

• La vitesse : Spark offre une exécution à grande vitesse en utilisant le calcul en mémoire. Cela signifie qu'il stocke les données dans la mémoire vive plutôt que sur les disques pendant les phases d'exécution, ce qui permet un accès plus rapide.
• Bibliothèques intégrées : MLlib et GraphX sont les bibliothèques d'apprentissage automatique et de traitement des graphes de Spark. MLlib contient un large éventail d'algorithmes d'apprentissage automatique, y compris la régression, la classification, le regroupement et d'autres. GraphX est une collection croissante d'algorithmes de graphes pour les tâches de traitement des données de graphes. 
• Traitement en temps réel : Le streaming Spark permet aux ingénieurs et aux data scientists de traiter des données en temps réel à partir de différentes sources telles que Kafka, Flume, HDFS, et d'autres. Ces données traitées peuvent être transférées vers des bases de données, des tableaux de bord, des systèmes de fichiers et des rapports.
•  Prise en charge multilingue : Bien que Spark soit écrit en Scala, il prend également en charge les langues suivantes Python (PySpark) et Java. De plus, elle dispose de SparkR pour les programmeurs R et de SparkSQL pour interroger les données à l'aide de la syntaxe SQL.
• Évolutivité : Spark repose sur le concept de l'informatique en grappe. Il est donc extensible horizontalement à mesure que des nœuds sont ajoutés à la grappe pour traiter des ensembles de données volumineux. 

Par rapport à Hadoop, un autre framework de big data, Apache Spark est 100 fois plus rapide.

Cependant, Spark est plus rapide qu'Hadoop car il utilise la mémoire vive au lieu de lire et d'écrire des données intermédiaires sur des disques. Dans l'ensemble, Hadoop est plus adapté au traitement par lots, tandis que Spark peut effectuer à la fois du traitement par lots et du streaming en temps réel.

Avantages de la certification Spark

Pour les professionnels qui cherchent à établir ou à faire progresser leur carrière dans le domaine des données, la certification Spark vaut la peine d'être envisagée. La certification prouve votre expertise et votre dévouement à la technologie. Voici quelques avantages à obtenir la certification Spark :

Source : Créé par ChatGPT

Validation des compétences

L'obtention d'une certification implique un effort d'apprentissage important et de la constance. Vous devrez étudier assidûment et passer certains examens pour l'obtenir. Ce processus global vous permet d'acquérir les compétences théoriques et pratiques nécessaires au Spark. 

Avancement de la carrière

Obtenir un emploi dans les domaines de l'apprentissage automatique ou de la science des données, en particulier en tant que jeune diplômé, n'est pas chose aisée. Toutefois, la certification Spark vous permettra de vous distinguer parmi vos pairs. Ces certifications renforcent votre crédibilité auprès des employeurs, ce qui vous permet d'obtenir de meilleures opportunités d'emploi ou de promotion.

Les programmes de certification donnent également accès à leurs réseaux professionnels, ce qui vous permet de nouer des liens avec des experts du secteur et de découvrir davantage d'opportunités d'emploi. 

Augmentation de la rémunération

Le fait de posséder une certification réputée vous donne un avantage sur les autres candidats à l'emploi. Cela donnera à votre recruteur une raison supplémentaire de vous embaucher à un salaire plus élevé. 

En outre, les certifications témoignent de votre engagement en faveur de la formation continue, ce qui vous permet d'obtenir plus facilement des promotions lors des entretiens d'évaluation.

Ventilation détaillée des certifications Spark les plus populaires

Bien que vous puissiez suivre de nombreux cours dans Spark, l'obtention de certifications auprès de plateformes réputées ajoute une valeur significative. Ci-dessous, nous mentionnons les programmes de certification Spark les plus populaires, les coûts associés et des suggestions de matériel d'étude.  

Ces informations vous aideront à choisir le cours adapté à vos objectifs d'apprentissage et à votre budget.

1. Développeur Spark certifié par Databricks pour Apache Spark

Ceci Databricks se concentre sur l'application de compétences en matière de manipulation de données à l'aide de l'API DataFrame de Spark. Il peut s'agir de sélectionner, renommer, filtrer, déposer et trier des colonnes DataFrame. 

De plus, il met l'accent sur la combinaison, la lecture, l'écriture et le partitionnement des DataFrame avec des schémas et vous donne la possibilité de travailler avec les fonctions SQL de Spark. Cette certification évalue également vos connaissances de base sur l'architecture Spark. 

Pour qui ? Les ingénieurs de données qui souhaitent démontrer leurs compétences en matière de conception, de développement et de maintenance de pipelines de données. La certification est également très prisée par les data scientists qui utilisent Spark pour le traitement des données et la construction de modèles d'apprentissage automatique.  

La durée de l'opération est de deux ans : L'examen comporte 60 questions à choix multiples. Vous aurez 120 minutes pour les résoudre.

Thèmes clés : Voici la pondération des différents sujets de l'examen.

• Concepts de l'architecture Spark - 10/60
• Applications de l'architecture Spark, notamment l'exécution adaptative des requêtes - 7/60.
• API DataFrame de Spark pour les tâches de manipulation de données telles que le filtrage, le tri, la jonction de tableaux, et plus encore - 43/60.

Coût : 200 $ par tentative

2. Certification de développeur Spark et Hadoop de Cloudera

La certification certification CCA Spark et Hadoop s'adresse aux professionnels des données qui souhaitent se spécialiser à la fois dans Spark et Hadoop. Si Spark est réputé pour sa vitesse de calcul, Hadoop garde toute sa place pour les développeurs ayant besoin d'évolutivité à moindre coût. 

Cette certification met l'accent sur deux compétences requises. La première est la possibilité d'extraire, de charger et de transformer des données sur HDFS à l'aide de l'API Spark. Le second est la maîtrise de l'utilisation de SparkSQL pour l'analyse des données. 

Pour qui ? Idéal pour les professionnels des données qui travaillent ou aspirent à des rôles qui impliquent à la fois les cadres Spark et Hadoop.

Thèmes clés :

• API DataFrame Spark 
• Lecture et écriture de différents formats de fichiers dans HDFS/Hive

La durée de l'opération est de deux ans : L'examen dure 120 minutes et consiste à résoudre 8 à 12 tâches pratiques sur la plateforme Cloudera. Il sera noté immédiatement et si vous obtenez une note supérieure à 70 %, vous recevrez le certificat.

Coût : $295

3. Développeur Spark certifié par MapR

MapR La certification Spark solidifie vos connaissances conceptuelles et vos capacités de programmation Spark.

Bien que l'examen contienne des questions de type objectif, il y aura beaucoup d'extraits de code donnés en Scala, et vous devrez choisir la bonne option. Cela permettra de tester votre compréhension de la programmation Spark.

Note : Cette certification exige strictement de programmer en Scala, et non en Python.

Pour qui ? Ce programme est idéal pour les professionnels des données qui travaillent ou aspirent à des rôles qui impliquent à la fois les cadres Spark et Hadoop.

Thèmes clés : 

• Créer et utiliser des ensembles de données distribuées résilientes (RDD)
• Création et exécution d'applications Spark simples 
• Paire de RDD
• Opérations sur les DataFrame
• Comprendre le modèle d'exécution de Spark et les configurations pour l'optimisation.
• Spark Streaming
• Concepts d'apprentissage automatique dans Spark  

La durée de l'opération est de deux ans : 120 minutes

Coût : $250

4. Certification HDP Certified Developer (HDPCD) Spark

Hortonworks était une société de données qui développait des plateformes open-source autour d'Apache Hadoop pour le stockage et le traitement de grands ensembles de données. En 2019, Hortonworks a fusionné avec Cloudera. 

Leur produit, HDP (Hortonworks Data Platform), est conçu pour traiter les données volumineuses dans un environnement informatique distribué. Si vous décidez d'obtenir cette certification, familiarisez-vous avec l'environnement HDP, car l'examen se déroulera sur cette plateforme. 

Cette certification Hortonworks teste vos compétences en matière d'application Spark Scala, RDD, variables de diffusion, accumulateurs, transformations RDD, actions RDD, DataFrames, SparkSQL, et plus encore.

Pour qui ? Cette certification aide tous les analytiques, les développeurs Spark, les ingénieurs de données et les scientifiques de données dans diverses industries.

Thèmes clés :

• Sessions Spark et RDDs
• Variables de diffusion et accumulateurs
• Configurer les propriétés de Spark
• Créez des applications Spark simples en Python ou en Scala.
• Créer des applications SparkSQL 
• Lire et écrire des tableaux Hive à l'aide de SparkSQL 

La durée de l'opération est de deux ans : 120 min

Coût : $250

Comparaison des certifications Spark

Nous avons rassemblé toutes les informations essentielles sur les certifications Spark dans le tableau ci-dessous, afin de vous aider à choisir celle qui vous convient le mieux : 

Préparation aux examens de certification Spark

Vous savez désormais quels examens passer pour devenir un développeur Spark certifié. La préparation à ces examens implique l'apprentissage des concepts fondamentaux de Spark, des sujets relatifs à SparkSQL et la programmation pratique avec des échantillons de données. 

De nombreux cours, livres et tutoriels en ligne peuvent vous aider à vous préparer à la certification Spark. Voici quelques ressources populaires que vous pouvez utiliser pour étudier Spark.

Cours en ligne

DataCamp propose une série de cours sur Spark. Vous trouverez ci-dessous quelques recommandations de cours provenant de différentes plateformes.

• Big Data avec PySpark cours
• Introduction à Spark SQL en Python cours
• Introduction à Spark avec sparklyr en R cours
• Introduction à PySpark cours
• Documentation officielle d'Apache Spark
• L'antisèche Spark
• Tutoriel sur l'apprentissage automatique dans Spark

Conseils pour une préparation efficace

En appliquant les conseils suivants lors de votre préparation, vous augmentez vos chances de réussir l'examen, voire d'obtenir un score plus élevé. 

Connaître le format de l'examen

Avant de commencer à vous préparer, renseignez-vous sur le format de l'examen, la pondération des différents sujets et la répartition des points. Connaître le plan complet de l'examen vous permet de savoir clairement ce que vous devez étudier. 

Trouvez des réponses à des questions telles que les différents formats de questions posées, la durée de l'examen, la note de passage et d'autres critères.

Établir un plan d'étude

Un plan d'étude efficace vous aide à atteindre vos objectifs d'apprentissage au moment de l'examen. La première chose à faire est de bloquer vos engagements professionnels et vos activités personnelles dans votre calendrier. Vous aurez ainsi une idée du temps qu'il vous reste pour vous préparer à la certification. 

Ajustez maintenant les sujets, les examens pratiques et les sessions d'étude dans vos plages de temps libre et mettez en place un rappel pour vous notifier chaque jour quand c'est votre temps d'étude privilégié. De cette manière, vous pouvez diviser l'ensemble du programme en parties gérables. 

Examens pratiques

La plupart des certifications professionnelles, comme la certification HDP Spark ou la certification Cloudera Spark, testent vos compétences pratiques. Il est donc tout aussi important de mettre en pratique ce que vous avez appris en passant de nombreux tests blancs que d'étudier la matière. 

Ces examens vous permettent d'évaluer vos points faibles et d'identifier vos points forts. Ajustez votre apprentissage en fonction de ces informations pour une préparation efficace à l'examen. 

Rejoignez des groupes d'étude

En rejoignant différents groupes d'étude et en discutant des questions qui y sont posées, vous comprendrez où vous vous situez par rapport à vos pairs. 

Vous pouvez également trouver un partenaire d'étude par l'intermédiaire de ces groupes. Le fait d'avoir un partenaire d'étude vous permet d'être enthousiaste et responsable de votre préparation.

Comment s'inscrire et passer l'examen ?

La procédure d'inscription aux examens diffère selon le prestataire de certification que vous choisissez. Voici un guide général sur la manière de s'inscrire, en prenant comme exemple l'examen de certification Databricks Spark.

Étape 1 : Ouvrez le Site web de Databricks.

Étape 2 : Cliquez sur le lien de la plateforme de certification fourni dans lasection "Registration".

Source : Databricks

Étape 3 : Ouvrez le lien comme indiqué dans l'image ci-dessous et remplissez tous vos détails pour créer un nouveau compte sur la plateforme.

Source : Databricks 

Étape 4 : Connectez-vous ensuite à votre compte, puis cliquez sur "Register for an Assessment", et planifiez votre examen.

Le jour de l'examen, assurez-vous de vous connecter à la plateforme de test à l'avance et de satisfaire à toutes les exigences du système. 

La plupart des examens de certification vous donnent des indications sur le type de questions et de matériel d'étude à utiliser. Si vous avez couvert ces concepts et que vous vous êtes bien entraîné aux questions du format de l'examen, vous avez plus de chances de réussir le test.

Si votre examen comporte des tâches pratiques ainsi que des questions objectives, entraînez-vous à utiliser la plateforme du fournisseur pour vous familiariser avec l'environnement. Vous éviterez ainsi toute surprise le jour de l'examen.

Post-certification : Prochaines étapes

Les candidats certifiés ont une probabilité 25 % de probabilité en plus de trouver un emploi. Les certifications professionnelles témoignent de votre expertise et de votre engagement dans votre domaine. Ils vous informent des dernières tendances et des meilleures pratiques du secteur. 

Une fois que vous avez reçu votre certification, publiez-la sur votre profil LinkedIn. Ainsi, le monde extérieur saura que vous êtes certifié en Spark, et il y a une probabilité qu'un recruteur vous contacte si un poste est à pourvoir dans son entreprise. Cependant, cela dépend de vos connexions LinkedIn et de votre profil général sur LinkedIn.

De plus, ajoutez la certification à votre CV. Créez une section dédiée à cet effet et mettez-y en valeur vos certificats professionnels. 

Outre votre curriculum vitae, un portfolio pertinent augmente vos chances d'être embauché. Vous pouvez utiliser l'outil gratuit de création de portfolios de DataCamp de Datacamp pour créer des portfolios de qualité professionnelle. L'outil dispose d'une section distincte pour ajouter vos certificats professionnels.

Ce n'est pas la fin de votre apprentissage. Développez continuellement vos compétences dans le domaine des données et obtenez des certifications dans ce domaine également. Vous pouvez également vous préparer à des certifications plus avancées dans Spark. Plus vous obtenez de certifications professionnelles, plus vous êtes utile au secteur.

Les ressources pédagogiques de DataCamp comme alternative

Bien entendu, il existe de nombreuses autres alternatives aux certifications Spark qui pourraient correspondre bien mieux à votre temps, à votre budget et à vos ambitions. 

Certifications DataCamp

Alors que les certifications traditionnelles offrent une large perspective, les certifications basées sur les rôles, comme celles de DataCamp, proposent des parcours d'apprentissage ciblés et personnalisés pour des rôles professionnels distincts.

DataCamp propose des certifications en Python, SQL et R, spécifiquement adaptées à différents rôles professionnels. Ces certifications sont complètes et rigoureuses et mettent l'accent sur les compétences essentielles nécessaires à chaque poste :

• Scientifique des données (associé et professionnel) : Cette certification évalue les compétences en matière de gestion des données, de programmation, d'expérimentation statistique, d'analyse exploratoire, de développement de modèles et de communication - des compétences essentielles pour les scientifiques des données.
• Analyste de données (Associé et Professionnel) : Pour les analystes de données, la certification évalue les compétences en matière de gestion des données, d'analyse exploratoire, de visualisation, de principes d'analyse et de communication.
• Ingénieur de données (associé) : Concentrée sur le backend des pipelines de données, cette certification teste les compétences en gestion des données, en programmation pour l'ingénierie des données et en analyse exploratoire.

Les certifications spécifiques au rôle de DataCamp fournissent non seulement un parcours d'apprentissage structuré, mais offrent également un point de référence pour les apprenants afin de mesurer leurs compétences par rapport aux normes de l'industrie.

Avantages des cours DataCamp

DataCamp propose des cours avec un programme complet, comprenant à la fois des tutoriels vidéo et des blogs qui couvrent tous les aspects d'Apache Spark. La plateforme comporte également un environnement de développement intégré (IDE) interactif, qui vous permet d'écrire et d'exécuter du code directement à partir de votre navigateur.

• Approche conviviale pour les débutants : Les cours de DataCamp sont conçus pour être accessibles aux débutants. Ils commencent par les concepts fondamentaux et progressent graduellement jusqu'au niveau spécifié par le cours, qu'il s'agisse d'une introduction ou d'un niveau intermédiaire.
• Des parcours d'apprentissage très structurés : DataCamp propose des cursus bien organisés, comme le Spark track, qui enchaîne les cours dans un ordre optimal pour un apprentissage efficace.
• Flexibilité et application pratique : Ces cours se déroulent à votre rythme, ce qui vous permet d'apprendre à votre convenance, de n'importe où et à n'importe quel moment. En outre, chaque cours comprend des projets concrets qui vous aideront à appliquer vos connaissances à des scénarios pratiques.
• Certification et accès communautaire : À l'issue d'un cours ou d'un cursus, vous recevrez instantanément un certificat. De plus, vous aurez accès à la communauté mondiale de DataCamp, ce qui améliorera votre expérience d'apprentissage et vos possibilités de réseautage.

Principales formations DataCamp pour Spark

• Big Data avec PySpark 
• Introduction à Spark SQL en Python 
• Introduction à Spark avec sparklyr dans R 

Comment DataCamp peut-il aider à la préparation de la certification Spark ?

Chez DataCamp, tous les tutoriels vidéo sont développés par des experts du secteur, ce qui garantit que les cours couvrent tous les détails nécessaires pour vous préparer à la plupart des certifications. Les cours mettent l'accent sur l'apprentissage pratique avec des exercices de codage interactifs, qui sont inestimables pour maîtriser les composantes pratiques des examens de certification.

Un autre avantage non négligeable des cours de DataCamp est le dynamisme de la communauté. Contrairement à d'autres tutoriels en ligne ou chaînes YouTube, où la résolution des doutes peut s'avérer difficile, DataCamp offre une assistance communautaire et des forums de discussion. Ces plateformes vous permettent de discuter et de résoudre les questions de manière efficace.

Les cours de DataCamp comprennent des tests d'évaluation des compétences, ce qui vous permet de suivre vos progrès d'apprentissage et de gagner en confiance. Ces tests vous permettent également de vous familiariser avec l'environnement de l'examen, améliorant ainsi votre préparation aux examens de certification.

Conclusion

La certification Spark offre une occasion unique de démontrer vos compétences au monde entier. Faites donc preuve de sagesse lorsque vous choisissez un programme de certification. Pour une reconnaissance maximale, nous vous recommandons de vous faire certifier par une plateforme réputée. Vous pouvez également choisir le programme de certification en fonction de la pondération des différents thèmes de Spark. 

Si vous commencez votre voyage Spark aujourd'hui, le cours d'introduction à PySpark de DataCamp est un excellent point de départ.